最近频繁在论文中看到「PCA」的影子，所以今天决定好好把「PCA」的原理和算法过程弄清楚。「PCA」是什么PCA，又称主成分分析，英文全称「Principal Components Analysis」。维基百科上的解释是：「PCA」是一种分析、简化数据集的技术，经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中对方差贡献最大的特征。说得通俗一点，就是把数据集中重要的特征保存下来，把不重要的特征去除掉。为什
paddlenlp UIE原理是一个针对文本信息提取的高级自然语言处理技术，旨在从海量的文本数据中提取结构化信息。随着信息的快速增长，数据的有效处理变得尤为重要。UIE（Universal Information Extraction）技术对此作出了贡献，它可以识别和提炼出文本中的关键要素，并将其结构化，为后续的数据分析和决策提供支持。
### 技术原理
UIE的核心思想是通过深度学习模型对文
以下内容根据直播视频整理而成。 阿里云智能语音概述阿里云智能语音交互=语音+自然语言处理，语音包括语音识别、语音合成、声纹等，自然语言处理包括自然语言理解、对话系统、问答系统等。阿里云智能语音团队不是一个简单的算法团队，其把算法包装成引擎提供服务，在引擎之上有离线的pipeline与在线服务，在此之上包装成各种各样的产品对终端客户提供服务。阿里云主要是以to B为主的企业，会
碰撞检测又称为冲突检测，是确定精灵之间是否相互冲突的一种方法。碰撞检测用来确定精灵之间何时会发生物理的相互作 用。例如，在游戏中，如果玩家精灵与小飞机精灵发生碰撞，玩家生命值将会降低。碰撞检测就是用来检测玩家与敌方（或子弹）是否发生碰撞的一种机制。在游戏 设计中，有很多种方法可以处理碰撞检测。最简单的方法就是比较每个精灵的矩形边界和其他精灵的矩形边界是否交叉。这种方法效率很高，但是也有一种问题，比
篇章结构理解NLP是自然语言处理领域中的重要任务，涉及将文本内容以逻辑清晰、结构化方式进行表征。本文将围绕解决“篇章结构理解NLP”问题的全过程，深入探讨环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理和迁移指南等内容。一起来看一下具体的步骤和实现细节吧！
### 环境预检
在开始之前，我们需要先进行环境预检，确保我们的系统能够兼容所需的依赖项。我们可以使用四象限图来进行优先级分析，同时进行兼
在当今科技迅猛发展的背景下，NLP（自然语言处理）技术逐渐成为数据分析和信息提取中的重要工具。尤其是在文本数据中，能有效提取出有用的信息显得尤为重要。许多企业和开发者都在寻找高效的方法来实现“句子信息提取”。本文将详细探讨如何利用NLP技术解决这一问题，包括其技术原理、架构、源码以及实际案例。
1. 背景描述
随着数据的暴涨，传统的信息处理方式已无法满足企业和研究者对信息抽取的需求。句
在自然语言处理领域，句法分析是理解句子结构和语义的重要技术之一。在众多句法分析工具中，HanLP因其准确性和高效性而备受关注。本博文将围绕“HanLP依存句法分析内容”展开，详细阐述如何运用此工具对于实际文本进行有效的依存句法分析，分析的各个维度，以及如何选择合适的工具进行分析。
### 技术定位
首先，依存句法分析的技术定位主要围绕文本数据的解析和语义理解。HanLP作为一个开源的自然语言处
本文主要介绍了超大规模分类框架的现有解决方案，以及低成本分类框架 FFC 的相应原理及 trick 介绍。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.10375.pdf应用 & 代码：https://modelscope.cn/models/damo/cv_ir50_face-recognition_arcface/summaryhttps://modelsc
在现代自然语言处理中，语义纠错是一个极其重要的任务，它旨在通过分析用户的输入，识别并纠正潜在的语义错误，从而提升用户体验。在本篇博文中，我将分享解决“nlp语义纠错 数据”问题的过程，按照问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化进行详细阐述。
### 问题背景
随着NLP应用的普及，用户在输入时可能会出现以下现象：
- 用户在聊天机器人中输入“我想要去公园晒太阳结果它带我去海
在这个博文中，我们将详细介绍如何在Windows环境下搭建PaddleNLP并实现文本相似度的计算。本文将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等方面，以循序渐进的方式解答搭建过程中的每个关键环节。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **操作系统**: Windows 10及以上
- **CPU**: 至少4核CPU
- **内存**: 至少8GB RAM
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语义相似度在自然语言处理（NLP）中是一项关键技术，旨在测量两个文本之间的相似程度。在实际应用中，我们可以使用 HanLP 这样强大的工具来进行相关的任务。以下是实现“语义相似度 HanLP”问题的具体流程恢复记录，涵盖了备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和案例分析等内容。
## 备份策略
我们首先制定一个完整的备份策略，以确保语义相似度计算相关数据的完整性和安全性。以下是备份
如果我们希望在WES操作系统中添加语音识别和语音朗读功能，那么我们需要关注以下组件：
Speech Control Panel：
添加该组件可以在控制面中添加语音控制图标，我们可以通过这个功能来选择或者配置Speech recognition(SR-语音识别)或者 text-to-speech engine(TTS-文本语音转化引擎)。&nbs
身为程序员，总能遇见那些神奇的bug。我前段时间遇到了 “中国黄金” 和 “中国黄⾦”，我咋看咋觉得是同一个词，但是程序就是判定不一致，十分郁闷，多方搜索，最后发现2个金居然不是一个字。真是个神奇的bug，故整理下相关情况，希望大家若能遇见此类问题，可以快速排查。一、情况回顾1.1 工具推荐这里推荐2个在线网站，供大家参考：在线文本对比在线字符编码查询1.2 排查路线step1. 打开在线对比网站
0.046的值。结果表明，通过简单的微调，我们可以在较短的时间和较少的数据量上获得准确的模型。2、TILE: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language UnderstandingAuthor: Jacob Devlin • Ming-Wei Chang • Kenton Lee • Kristi
前言该系列博客是对斯坦福CS224n系列课程的学习笔记，主要用于记录课程主要知识，加深个人理解。另外此系列博客只记录每一讲中个人认为重要的内容，不包含全部内容。文章若有错误之处，请各路大神批评指正。 文章目录前言什么是自然语言处理（NLP）NLP的层次NLP的应用什么是深度学习为什么发展深度学习为什么NLP很难关于Deep NLP总结 什么是自然语言处理（NLP）自然语言处理是计算机科学、人工智能
一.切片的使用方式一 定义一个切片,然后让切片去引用一个已经创建好的数组,案例如下:package main
import (
"fmt"
)
func main() {
//演示切片的基本使用
var intArr [5]int = [...]int{1,2,3,4,5}
//声明/定义
//slice := intArr[1
1、简介
1.1 OSM
https://www.openstreetmap.org/export#map=16/25.04747/121.50631
OpenStreetMap开放街道地图（ OSM） 是一个非常详细的地图数据，是一个建构自由内容之网上地图协作计划，目标是创造一个内容自由且能让所有人编辑的世界 …
其OSM数据开源，可以自由下载使用，免费的全球地图数据库。
2、添加地图
2.1
本篇博文主要比较目前常用的Sentence Embedding方法，包括双塔模型SBERT，对比学习SimCSE、ConSERT、ESimCSE，这里谈谈论文里的细节，以及本人在中文语料（Chinese-SNLI、Chinese-STS-B）复现后的结果。部分方法在半年前已复现过,但最近研究了sentence_transformers库的源码，发现竟然提供了对比学习的损失函数，在此基础上做二次开发
嵌入式中的编程语言随着社会的飞速发展，IT技术已经进入高速发展阶段，互联网正在逐步向物联网科技时代。发展。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮，可以说嵌入式开发技术在物联网领域应用最为广泛。所常见的编程语言有汇编语言、C语言 、SQL语言 、C++语言、 Java语言 、C#语言 、Shell等语
通过几天的学习，我学习到了不少photoshop中绘画，修饰，选择工具方面的知识。老师讲的很细致，先看了工具预览，打开首选项工具，将使用shift键切换工具取消以及绘制光标时选择全尺寸画笔笔尖。其他光标选择精确等等，以下是这一章的重难点。绘图、修饰、选择工具和选区初步画笔工具和绘画1>画笔工具组：①调节笔刷大小快捷键:左右方括号键(切记关闭中文输入法) ②调节笔算硬度快捷键：左右花括号键 ③
1. 查重引擎的判定抄袭的规定是连续n个字相同即抄袭，可以在句子中插入一个或多个文字，打断查重引擎的查重抄袭率检验系统。2. 论文查重引擎是通过对主谓宾定状补等实词或虚词作为关键词，连续2个或3个关键词相同（哪怕中间有间隔）即为抄袭，将关键词用同义词替换，尽量不使用原来出现的文字。3. 几乎所有的论文查重软件都会通过对一个句子主谓宾定状补等语法结构进行对比，如果出现一个句子中，
“我的飞机什么时候到？”把这个问题抛给智能机器人助手。几乎可以肯定，机器立马就懵逼了。“我”是谁？“飞机”是航班还是淘宝上订的模型玩具呢？“到”又是到哪呢？如果是人类来回答这个问题，即使在情景不明确的情况下也能在快速澄清后给出回答，但对机器来说，除非依赖大量人为制定的规则，回答这样的问题难度堪比“哥德巴赫猜想”。面对自然语言处理发展（NLP）存在的诸多难题，该领域的大牛、Salesforce的首席
4.3.1 接取识别结果开通语音识别功能以后，用户每次发送语音给微信公众号，微信会在推送语音消息XML数据包中添加一个Recongnition字段，该字段为语音识别出的文本内容.注：由于客户端缓存，开发者开启或者关闭语音识别功能，对新关注者立刻生效，对已关注用户需要24小时生效。开发者可以重新关注此帐号进行测试<xml>
<ToUserName>
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语音参数提取特征FBank特征提取流程图MFCC特征提取流程图 MFCC特征提取梅尔倒谱系数（Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients，简称MFCC）。依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱，MFCC分析依据的听觉机理有两个第一梅尔刻度（Mel scale）：人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的，有下面公式从频率转换为梅尔刻度的公式为：从梅
快捷键启动程序，是不是逼格更高一点？当我们正在使用一个软件，这时想打开另一个软件，通常做法是：先回到桌面，找到要打开的程序图标，鼠标双击，然后再回到我们原来使用的软件。不是说这个方法不好，但略显麻烦不是吗？能不能只按几个键，就能打开我们想要的程序了呢？当然！而且方法很多，但这里我介绍一种方式，快速，准确，高效，绝对100%纯天然绿色环保低碳无污染，不借助任何程序，没有开机启动项，没有后台服务停驻！
视学算法报道 编辑：Aeneas 拉燕 桃子【导读】AI大牛李沐带你来装机！AI大牛沐神来装机了，还是训练100亿参数模型那种。在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。当时，就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了，足见大家还是很期待的。这不，沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本
自然语言建模的目的就是为了计算一个句子出现的概率。把句子看做是单词的序列，于是自然语言模型计算的就是 p(w1,w2,..wn)。利用语音模型，可以确定哪个单词序列出现的可能性更大，或者给定若干个单词，可以预测下一个最可能出现的词语。那么如何计算一个句子的概率呢？首先一个句子可以被看做单词组成的序列。 s = (w1,w2,w3 ... Wm) 其中 m 是下标，表示句子的长度。那么，
操作票对于从事电力行业变电运维岗位的人来说并不陌生，但是对大部分人来说可能是从未听说。操作票是保证电力行业安全生产的重要技术手段。目前的操作票的基本流程是首先在电脑上编辑操作票，然后到了工作现场打印出纸质的正式操作票。整个流程其实是存在许多痛点。痛点一，工作现场的网络故障或者计算机故障或者打印机故障或者缺纸等等原因导致操作票无法打印出来，致使工作延误，效率降低。痛点二，在户外的工作现场，由于天气的
论文名称：Learning to Rewrite forNon-Autoregressive Neural Machine Translation论文作者：耿昕伟，冯骁骋，秦兵1. 简介非自回归机器翻译[1]由于其解码过程不依赖于之前翻译结果从而获得很高的推理速度，但是其翻译质量相对较差。近期许多工作将迭代式[2,3]的解码策略引入非自回归机器翻译中，其通过多次优化先前的翻译结果从而提升最终翻译质
文章标题本文概述NER介绍代码详解任务导入库加载数据集构造特征字典数据处理模型训练模型验证模型参数备注随机搜索RandomizedSearchCV 本文概述使用sklearn_crfsuite的CRF工具做中文命名实体识别(NER)， 获取中文原始数据集，处理成sklearn_crfsuite所需要的格式，代码有详细注释，若有遗漏或不详细可评论补充。本文使用CLUE Fine-Grain NER